C++控制结构学习笔记二

"条件结构(if and else);
例一:
if (x == 100) {
cout << ""x is 100。\n"";
} else {
cout << ""x is not 100。"";
}
例二:
if (x > 0)
cout << ""x is positive。\n"";
else if (x < 0)
cout << ""x is negative。\n"";
else
cout << ""x is 0.""; "

"循环结构;
while循环,例一:
#include <iostream.h>
int main() {
int n;
cout << ""Enter the starting number"";
cin >> n;
while (n > 0) {
cout << n << "","";
--n;
}
cout << ""FIRE!"";
return 0;
}
do - while循环,例二:
#include <iostream.h>
int main() {
ussigned long n;
do {
cout << ""Enter number (0 to end):"";
cin >> n;
cout << ""You entered:"" << n << ""\n"";
} while (n != 0);
return 0;
}
for 循环,例三:
#include <iostream.h>
int main() {
for (int n=10; n>0; n--) {
cout <<n << "","";
}
cout << ""FIRE!"";
return 0;
}
"
"分支控制和跳转;
break语句,在满足条件下强制跳出循环,例四:
#include <iostream.h>
int main() {
int n;
for (n=10; n > 0;; n--) {
cout << n << "","";
if (n == 3) {
cout << ""countdown aborter!"";
break;
}
}
return 0;
}
输出结果:10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, countdown aborted!
continue语句,跳出当前循环,直接进入下次循环,例五:
#include <iostream.h>
int main() {
for (int n =10; n > 0; n--) {
if (n == 5) continue;
cout << n << "","";
}
cout << ""FIRE!"";
return 0;
}
输出结果:10, 9, 8, 7, 6, 4, 3, 2, 1, FIRE!
goto 语句,可以从程序一点跳到另外一点,goto语句参数是由表示名加冒号组成,例六:
#include <iostream.h>
int main() {
int n = 10;
loop:
cout << n << "","";
n--;
if (n > 0) goto loop;
cout << ""FIRE!"";
return 0;
}
输出结果:10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, FIRE! "
"选择结构;
switch (x) {
case 1:
cout << ""x is 1。"";
break;
case 2:
cout << ""x is 2。"";
break;
default:
cout << ""value of x unknown。"";
}
注意:每个分支后面必须包含break语句,只能用来比较表达式或不同常量的值,不能把变量或范围放在case之后。"
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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